• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.179-182
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• 2010

본 논문에서는 영상으로부터 손금을 추출하기 위해서 획득된 영상을 YCbCr 컬러 공간으로 변환한다. YCbCr 컬러 공간에서 Y:65~255, Cb:25~255, Cr:130~255에 해당되는 피부색 정보를 추출하고 이 피부색 정보를 임계치로 설정하여 손 영역을 추출한다. 추출된 손 영역에서 내부 픽셀의 3:1 이상, 전체 영상의 2:1 이상인 손의 형태학적 정보와 8 방향 윤곽선 추적 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 영상에서 손금을 추출하기 위해서 스트레칭 기법과 소벨 마스크를 이용하여 에지를 추출한다. 추출된 에지 영상에서도 미세한 잡음이 존재하므로 퍼지 이진화 기법을 이용하여 효과적으로 이진화 한다. 이진화된 영상에서 손금의 형태학적 정보를 이용하여 손의 윤곽선을 제외한 손금 영역을 추출한다. 추출된 손금 영역은 동치 테이블을 이용하는 연결 영역 검색 기법과 퍼지 추론 기법을 적용하여 개별 손금의 중요선을 추출하고 분석한다. 다양한 손금 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 손금 추출 방법보다 손금을 분석하는데 효율적인 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.166-168
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• 2004

복합어 추출 기법은 최근 활발한 연구가 진행되고 있는 온톨로지 구축과 정보 검색에 중요한 기법으로 연구되어 왔다. 초기의 연구는 주로 언어학적인 필터 기법이나 통계적 기법을 사용하였지만, 최근 문맥정보와 의미 사전 등을 이용하여 용어를 추출하는 방법으로 발전해 오고 있다. 또한 정보검색 분야와 온톨로지 분야에서도 모든 용어를 추출하는 방법보다 문서 집합의 도메인에 적합하다고 판단되는 용어들을 추출하는 방법이 그 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 통계학적 방법을 이용하여 도메인에 적합한 시드 용어의 추출을 하고, 그 시드 용어를 이용해 가중치를 정제하는 방법과 시드 용어로부터 관련된 용어를 추출해 나가는 방법을 적용하여 문서 집합의 도메인에 맞는 용어들을 추출하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.10a
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• pp.239-241
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• 2015

본 논문에서는 클러스터 개수를 동적으로 생성하는 개선된 FCM을 적용하여 초음파 영상에서 충수염을 추출하는 방법을 제안한다. 초음파 영상에서 ROI 영역을 추출한 후, Max-Min 기반 이진화 기법을 적용한다. 이진화된 영상에서 근막 영역의 크기가 ROI 영역의 1/3이상을 차지한다는 정보를 이용하여 Labelling 기법을 적용하여 근막 영역을 추출한다. 근막의 최하단 좌표를 이용하여 근막의 하단 영역을 추출한 후, 근막의 하단 영역에서 객체들의 선명도를 높이기 위해 Blurring 기법과 Sharpening 기법을 적용한다. 충수염의 후보 영역을 추출하기 위해 FCM 알고리즘을 개선하여 양자화를 수행한다. 개선된 FCM 알고리즘으로 양자화를 수행하여 충수염의 후보 영역을 추출한다. 추출된 충수염의 후보 영역에서 8방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 객체들을 추출한다. 추출된 객체들 중에서 낮은 명암도를 가지고 초음파 전체 영상 크기의 1/3이하 되는 객체를 충수염으로 추출한다. 초음파 영상을 대상으로 제안된 방법을 적용하여 실험한 결과, 기존의 방법보다 충수염 영역의 추출률이 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1798_1799
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• 2009

본 논문에서는 강인한 손 영역 특징 점 추출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 HCbCr 칼라 모델을 생성한 후 퍼지 색상 필터에 적용하여 손 후보 영역을 추출한다. 최종적으로 손 영역을 추출하기 위해서 레이블링 기법을 사용한다. 그 후, 추출된 손 영역의 실루엣을 추출하고 히스토그램 기법을 적용하여 손 영역 내의 COG를 추출 한다. 손 영역 특징 점 추출을 위해 Canny edge 기법과 Chain Code기법, DP(Douglas-Peucker)기법들을 이용하여 전처리 과정을 거쳐 1차 특징점을 추출한다. 추출된 1차 특징 점을 Convex Hull기법에 적용하여 최종적인 손 영역 특징 점을 추출한다. 마지막으로, 복잡하고 다양한 실내 환경에서의 실험을 통해 그 응용 가능성을 증명한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.94-96
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• 2016

본 논문에서는 기존의 백내장 추출 방법을 개선하기 위해 FCM(Fuzzy C_Means) 알고리즘을 적용하여 백내장을 추출하고 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 애견 안구 영상에서 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 Fuzzy Stretching 기법을 적용하여 픽셀의 상한 값과 하한 값을 조정한다. 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 ROI 영역에 Max-Min 기반 평균 이진화 기법을 적용하여 ROI 영역을 이진화한다. 그리고 퍼지 스트레칭 기법이 적용된 ROI 영역에 FCM 알고리즘을 적용하여 양자화한 후에 양자화된 ROI 영역에서 밝기 평균 이진화 기법을 적용하여 이진화한다. 따라서 Max-Min 기반 이진화 기법을 적용하여 이진화된 ROI 영역과 밝기 평균 이진화 기법을 적용하여 이진화된 ROI 영역을 AND 연산을 적용하여 백내장의 후보 영역을 추출한다. 추출된 백내장의 후보 영역에서 침식, 팽창 기법을 적용하여 ROI 영역의 픽셀 크기를 확대 또는 축소하고 타원 형태를 가진 객체 중에서 ROI의 전체 영역의 크기가 1/5보다 적은 객체를 잡음으로 간주하여 제거한다. 잡음이 제거된 백내장의 후보 영역에서 크기가 3/5이상인 영역을 백내장 영역으로 추출한다. 제안된 방법의 성능을 분석하기 위하여 기존의 백내장 추출 방법과 제안된 백내장 추출 방법을 15개의 백내장 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 백내장 추출 방법보다 백내장 추출률이 개선된 것을 확인하였다.

• Computational Structural Engineering
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• v.11 no.4
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• pp.309-320
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• 1998

중요표본추출기법중에서도 층화표본추출법을 이용한 적응적 중요표본추출기법이 일반적으로 가장 합리적인 것으로 알려져 있다. 그러나 확률장 유한요소모형문제와 같이 기본 확률변수의 규모가 큰 경우에는 층화표본추출법에서 요구되는 기본적인 표본점의 규모가 급증하여 효율성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 이러한 한계성을 극복하기 위하여 층화표본추출에서 기본확률변수를 사용하는 대신에 기본확률변수들의 함수이며 새로운 확률변수인 응답값을 이용하는 방법을 개발하였다. 여기에서 응답값은 일반적인 함수형태로 표시되지 않으며, 한 번의 응답계산에 많은 계산량이 소요되므로 이러한 문제점을 해결하기 위하여 응답면식을 이용한 층화표본추출법을 개발하였다. 개발된 기법에서는 기본확률변수의 모의발생규모는 기본의 기본확률변수를 이용한 층화표본추출법에서 보다 증가하지만 매우 많은 계산량을 요구하는 실제응답해석규모는 응답면식을 이용함으로써 획기적으로 감소되었다. 특히 본 기법은 기본확률변수의 규모가 크고 대상한계상태의 파괴확률이 낮을수록 기존의 방법과 비교해 효율성이 증대되는 것으로 분석되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.494-496
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• 2017

본 논문에서는 기존의 회전근개 건 파열 추출 방법을 개선하기 위하여 초음파 영상에서 환자 정보를 제거하여 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에서 명암 대비를 강조하기 위해 기존의 사다리꼴 형태의 퍼지 스트레칭 기법에서 소속 함수를 개선한 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 힘줄과 연골 영역을 효과적으로 강조한다. 강조된 ROI 영역에서 Max-Min 이진화와 8방향 윤곽선 추적 기법 및 Monoton Cubic Spline 기법을 적용한 후에 라벨링 기법을 적용하여 힘줄 및 연골 영역을 추출한다. 추출된 힘줄과 연골 영역을 이용하여 회전근개 영역을 추출한다. 추출한 회전근개 영역에 SOM 기반 양자화 기법을 적용하여 회전근개 건 파열 영역을 추출한다. 제안된 회전근개 건 파열 영역 추출 방법을 다양한 초음파 회전근개 건 파열 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 회전근개 건 파열 영역이 기존의 추출 방법보다 TPR 값이 증가되어 회전근개 건 파열 분석에 효과적인 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.478-481
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• 2017

본 논문에서는 기존의 삼각형 타입의 퍼지 스트레칭을 개선한 사다리꼴 형태의 퍼지 스트레칭 기법과 FCM 기반 양자화 기법을 적용하여 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 결절종 추출방법은 결절종 영역과 그 외의 영역 간의 명암 대비를 강조하기 위해 사다리꼴 형태의 퍼지 스트레칭 기법을 적용한 후에 Monotone Cubic Spline 기법을 적용하여 ROI 영역을 추출한다. 추출된 ROI 영역에 대해 FCM 기반 양자화 기법을 적용하고 양자화된 결과를 이용하여 ROI 영역을 이진화한다. 결절종이 타원 형태와 명암도가 낮은 값을 가진다는 형태학적 특징을 이용하기 위해서 이진화 ROI 영역에 팽창 기법을 적용하여 결절종의 후보 영역을 추출하고 8방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음 영역이 제거한다. 잡음이 제거된 결절종 후보 영역에서 최종 결절종 영역을 추출하기 위해 라벨링 기법을 적용한다. 제안된 결절종 추출 방법의 성능을 분석하기 위해서 20명의 환자를 대상으로 20장을 실험한 결과, 기존의 방법보다 TPR(Ture Positive Rate)이 높게 나타나는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.636-639
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• 2004

본 논문은 웹 도큐먼트를 기반으로 사용자에게 의미 있는 정보를 찾아주기 위한 연관 객체 추출 기법인 PMPL(Personalized Multi-Strategey Pattern Loaming) 시스템을 제안하고자 한다. PMPL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출 시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시켰으며, 연관규칙 탐색을 보완하기 위해 가중치 기법인 만유인력 기법을 적용시켰다. PMPL 시스템을 실행한 결과 개인화된 사용자 중심어 기초로 기존의 단일 학습 기법에 비해 더 많은 의미 있는 연관 지식을 추출한 결과가 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.68-70
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• 2017

본 논문에서는 결절종을 추출하는 과정에서 비선형 퍼지 스트레칭 기법과 FCM 기반 양자화 기법을 적용하여 결절종을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 결절종 추출 방법은 비선형 형태의 퍼지 스트레칭 기법을 적용하여 명암 대비를 강조한 ROI 영역에 Monotone Cubic Spline기법과 FCM 기반 양자화 기법을 적용하여 Monotone Cubic Spline기법이 적용된 상단 부분을 분리한다. 분리된 상단 영역들에서 결절종이 명암도가 낮고 타원 형태를 가진다는 형태학적 특징을 이용하기 위해서 침식 기법을 적용하여 결절종의 후보 영역을 추출하고 8 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 잡음 영역을 제거한다. 잡음이 제거된 결절종 후보 영역에서 최종 결절종 영역을 추출하기 위해 라벨링 기법을 적용한다. 제안된 결절종 추출 방법의 성능을 분석하기 위해서 필립스 초음파 장비를 이용하여 20명 환자에서 획득한 20장의 영상을 대상으로 실험한 결과 기존의 방법보다 TPR(Ture Positive Rate)이 높게 나타나는 것을 확인하였다.